Google Content Experiments – Feinter pour mieux mesurer.

Google Content Experiments – Feinter pour mieux mesurer.

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le 28 novembre 2012

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Vous avez testé Google Content Experiments ou vous souhaitez l’utiliser ? Il peut être utile que vous connaissiez cette feinte pour éviter la répartition « à la google ».

Sachez que GCE utilise une méthode de répartition assez particulière, pas idiote sur le papier mais peu recommandée dans les faits.

Je vais donc vous raconter ce que j’en ai déduis au travers des expériences que j’ai effectuées et comment j’ai feinté pour mieux mesurer.

– Fonctionnement de GCE –

A l’initialisation du test, toutes les versions ont le même nombre de visiteurs d’attribués, et ce pour une très courte période. En effet, dès les premières conversions, les versions les plus efficaces se voient attribuer un pourcentage de trafic supplémentaire aux dépends des versions qui convertissent le moins.
Résultat : Dès les premiers jours, chaque version dispose d’une répartition inégale.
La logique étant : La version A fonctionne mieux que la B pour ce début de test, je vais donc sauver/faire un maximum d’argent en lui attribuant la plus grosse part de mon trafic.

Ainsi sur l’un de mes premiers tests, le premier jour nous avions 95 visites sur l’originale et 114 sur la version retravaillée, et dès le lendemain je me suis retrouvé avec 627 visites sur l’originale pour 180 sur la retravaillée ! (pour information en laissant le test traîner sur la durée, la version retravaillée s’était mise à rapporter bien davantage sur son faible trafic, regagnant ainsi des visites et il a fallu attendre plusieurs journées avant que les deux versions ne s’égalisent à peu près en visites et, pour finir, la version « écartée » initialement, rapporte davantage !)

Cette logique n’est donc surtout pas à suivre, je m’explique avec un raisonnement très simple :
Un internaute qui arrive sur votre page testée et qui connaissait le site auparavant risque de perdre ses repères en subissant ainsi ce que l’on appelle « l’impact du changement« . Cela peut donc le pousser à ne pas finir sa commande.

Par contre un nouveau visiteur qui ne connait pas le site va donc plus facilement naviguer, ne se basant que sur l’experience utilisateur qu’il a acquis sur le web. Il n’y aura pas de choc ou de recherche d’éléments qui auraient été déplacés/retirés ou retravaillés.
Et si le ratio Ancien/Nouveau est tel que les nouveaux visiteurs sont plus rare que les anciens, on risque d’observer, mais cela dépend tout de même du contexte, un « impact du changement » important et donc la version la plus proche de l’originale fonctionnant davantage que les autres versions.
Le fait de laisser tourner le test permet aux anciens visiteurs de prendre le temps de s’habituer, les nouveaux continuent à naviguer de la même façon, et la version qui choquait initialement pourrait ainsi très facilement donner de meilleurs résultats.

Avec la répartition Google, cette version serait éliminée dès le début car elle ne rapporterait pas directement et elle serait noyée par les autres versions et vite oubliées (voire même exclue) en définissant une version comme « gagnante » trop rapidement.

 

– La solution? La feinte. –

Capture Google Content Experiments
Un exemple de test avec la feinte (objectif nul)

 

Pour feinter, je calibre mes tests sur un objectif irréalisable, comme par exemple l’accès à une page « pageinexistante.html » et je place des customvar sur chacune de mes versions de sorte à avoir tout de même l’ensemble de mes valeurs associées à ce test.

Ainsi l’ensemble de mon trafic est redirigé à parts égales (visible sur la capture), google s’occupe uniquement de rediriger mes internautes et de faire le reporting et la répartition « à la google » n’est plus.

Il reste possible de  visualiser les différents objectifs liés à ce test (en utilisant « selectionner une statistique ») ou en utilisant les customvar remontées et j’éjecte manuellement les versions qui ne performent pas quand bon me semble (en créant une copie du test sans la version souhaitée).

Bref, je garde le contrôle, j’ai des résultats fiables et la vie est belle !

Et si vous avez plusieurs objectifs à suivre c’est désormais possible via ce « faux objectif » car il est possible de visualiser les différents objectifs tout en gardant comme objectif principal de test celui irréalisable. (GCE se basant sur la réussite d’un seul objectif, il terminerait le test sans prendre en compte le deuxième !)

 

(Pour ce soucis de répartition « à la google », il est bien connu et les équipes de Google travaillent sur des optimisations de cet outil. En attendant, vous pouvez profiter de cette feinte pour continuer à effectuer un travail efficace sur un outil gratuit et très pratique.)

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Vos commentaires (0)

Merci pour cet article très intéressant !
Plus d’un an après rien ne semble avoir changé et ce test a toujours les mêmes travers, cet « astuce » est donc intéressante pour y remédier, je ne manquerai pas de l’appliquer la prochaine fois…

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